A headset that reads your brainwaves | Tan Le

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TED


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Translator: Laurence Mercier Reviewer: Antoniu Gugu
00:16
Up until now, our communication with machines
0
16260
2000
Jusqu'à maintenant, notre communication avec les machines
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has always been limited
1
18260
2000
a toujours été limitée
00:20
to conscious and direct forms.
2
20260
2000
à des formes conscientes et directes.
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Whether it's something simple
3
22260
2000
Que ce soit quelque chose de simple
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like turning on the lights with a switch,
4
24260
2000
comme allumer les lumières à l'aide d'un interrupteur
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or even as complex as programming robotics,
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26260
3000
ou quelque chose de plus complexe, comme la programmation d'un robot
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we have always had to give a command to a machine,
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29260
3000
il nous a toujours fallu donner une commande à une machine
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or even a series of commands,
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32260
2000
ou même une série de commandes
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in order for it to do something for us.
8
34260
3000
pour qu'elle fasse quelque chose pour nous.
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Communication between people, on the other hand,
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37260
2000
Par contre, la communication entre personnes
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is far more complex and a lot more interesting
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39260
3000
est beaucoup plus complexe et beaucoup plus intéressante,
00:42
because we take into account
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42260
2000
parce que nous prenons en compte
00:44
so much more than what is explicitly expressed.
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44260
3000
beaucoup plus que ce qui est exprimé de façon explicite.
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We observe facial expressions, body language,
13
47260
3000
Nous observons les expressions faciales, le language corporel,
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and we can intuit feelings and emotions
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50260
2000
et nous pouvons deviner intuitivement des sentiments et des émotions
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from our dialogue with one another.
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52260
3000
en dialoguant avec l'autre.
00:55
This actually forms a large part
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2000
Cela constitue en fait une grande partie
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of our decision-making process.
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57260
2000
de notre processus décisionnel.
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Our vision is to introduce
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2000
Notre vision est d'introduire
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this whole new realm of human interaction
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3000
ces interactions humaines
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into human-computer interaction
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64260
2000
dans l'intéraction homme-machine,
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so that computers can understand
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66260
2000
afin que l'ordinateur puisse comprendre
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not only what you direct it to do,
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68260
2000
non seulement ce que vous lui demandez de faire,
01:10
but it can also respond
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70260
2000
mais il pour qu'il puisse également réagir
01:12
to your facial expressions
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72260
2000
à vos expressions faciales
01:14
and emotional experiences.
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74260
2000
et vos expressions émotionelles.
01:16
And what better way to do this
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76260
2000
Et la meilleure façon de le faire
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than by interpreting the signals
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78260
2000
est d'interpréter les signaux
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naturally produced by our brain,
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80260
2000
que notre cerveau produit naturellement,
01:22
our center for control and experience.
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82260
3000
notre cerveau qui est notre centre de contrôle et d'expériences.
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Well, it sounds like a pretty good idea,
30
85260
2000
Eh bien, ça semble une bonne idée,
01:27
but this task, as Bruno mentioned,
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87260
2000
mais cette tâche, comme Bruno l'a mentionné,
01:29
isn't an easy one for two main reasons:
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89260
3000
n'est pas facile, pour deux raisons principales:
01:32
First, the detection algorithms.
33
92260
3000
Tout d'abord, les algorithmes de détection.
01:35
Our brain is made up of
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95260
2000
Notre cerveau est composé de
01:37
billions of active neurons,
35
97260
2000
milliards de neurones actifs,
01:39
around 170,000 km
36
99260
3000
d'environs 170 000 km
01:42
of combined axon length.
37
102260
2000
de long si on met les axones bout à bout.
01:44
When these neurons interact,
38
104260
2000
Lorsque ces neurones interagissent,
01:46
the chemical reaction emits an electrical impulse,
39
106260
2000
la réaction chimique émet une impulsion électrique
01:48
which can be measured.
40
108260
2000
qui peut être mesurée.
01:50
The majority of our functional brain
41
110260
3000
Notre cerveau fonctionnel est principalement
01:53
is distributed over
42
113260
2000
situé
01:55
the outer surface layer of the brain,
43
115260
2000
sur la couche superficielle du cerveau.
01:57
and to increase the area that's available for mental capacity,
44
117260
3000
Et pour augmenter la superficie disponible pour la capacité mentale,
02:00
the brain surface is highly folded.
45
120260
3000
la surface du cerveau comporte un grand nombre de plis.
02:03
Now this cortical folding
46
123260
2000
Ce plissement cortical
02:05
presents a significant challenge
47
125260
2000
représente un défi de taille
02:07
for interpreting surface electrical impulses.
48
127260
3000
pour l'interprétation des impulsions électriques superficielles.
02:10
Each individual's cortex
49
130260
2000
Le cortex de chaque individu
02:12
is folded differently,
50
132260
2000
est plié différemment,
02:14
very much like a fingerprint.
51
134260
2000
un peu comme une empreinte digitale.
02:16
So even though a signal
52
136260
2000
Alors même si un signal
02:18
may come from the same functional part of the brain,
53
138260
3000
peut provenir de la même zone fonctionnelle du cerveau,
02:21
by the time the structure has been folded,
54
141260
2000
au moment où cette zone a été pliée,
02:23
its physical location
55
143260
2000
son emplacement physique
02:25
is very different between individuals,
56
145260
2000
est très différent d'un individu à un autre,
02:27
even identical twins.
57
147260
3000
même chez des jumeaux identiques.
02:30
There is no longer any consistency
58
150260
2000
In n'y a donc pas d'uniformité
02:32
in the surface signals.
59
152260
2000
dans les signaux de surface.
02:34
Our breakthrough was to create an algorithm
60
154260
2000
Notre découverte a été de créer un algorithme
02:36
that unfolds the cortex,
61
156260
2000
qiu déplie le cortex,
02:38
so that we can map the signals
62
158260
2000
afin que nous puissions cartographier les signaux
02:40
closer to its source,
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160260
2000
plus près de leur source,
02:42
and therefore making it capable of working across a mass population.
64
162260
3000
et d'ainsi pouvoir travailler sur une entière population.
02:46
The second challenge
65
166260
2000
Le deuxième défi
02:48
is the actual device for observing brainwaves.
66
168260
3000
réside dans la conception du casque pour mesurer les ondes cérébrales.
02:51
EEG measurements typically involve
67
171260
2000
La mesure d'un EEG implique généralement
02:53
a hairnet with an array of sensors,
68
173260
3000
une résille avec un réseau de capteurs,
02:56
like the one that you can see here in the photo.
69
176260
3000
comme celui que vous pouvez voir ici sur cette photo.
02:59
A technician will put the electrodes
70
179260
2000
Un technicien va poser les électrodes
03:01
onto the scalp
71
181260
2000
sur le cuir chevelu
03:03
using a conductive gel or paste
72
183260
2000
en utilisant un gel ou une pâte conductrice
03:05
and usually after a procedure of preparing the scalp
73
185260
3000
et généralement, le cuir chevelu devra d'abord subir à cet endroit
03:08
by light abrasion.
74
188260
2000
une légère abrasion.
03:10
Now this is quite time consuming
75
190260
2000
Tout ceci prends bien du temps
03:12
and isn't the most comfortable process.
76
192260
2000
et n'est pas très confortable.
03:14
And on top of that, these systems
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194260
2000
Et pour couronner le tout, ces systèmes
03:16
actually cost in the tens of thousands of dollars.
78
196260
3000
coûtent en fait des dizaines de milliers de dollars.
03:20
So with that, I'd like to invite onstage
79
200260
3000
J'aimerais maintenant inviter sur la scène
03:23
Evan Grant, who is one of last year's speakers,
80
203260
2000
Evan Grant, un présentateur de l'année dernière,
03:25
who's kindly agreed
81
205260
2000
qui a gentiment accepté
03:27
to help me to demonstrate
82
207260
2000
de m'aider à faire la démonstration
03:29
what we've been able to develop.
83
209260
2000
ce que nous avons été en mesure de développer.
03:31
(Applause)
84
211260
6000
(Applaudissements)
03:37
So the device that you see
85
217260
2000
Le dispositif que vous voyez
03:39
is a 14-channel, high-fidelity
86
219260
2000
a 14 canaux et est un système
03:41
EEG acquisition system.
87
221260
2000
d'acquisition EEG de haute fidelité.
03:43
It doesn't require any scalp preparation,
88
223260
3000
Il ne nécessite aucune préparation du cuir chevelu,
03:46
no conductive gel or paste.
89
226260
2000
pas de gel ou de pâtes conductrice.
03:48
It only takes a few minutes to put on
90
228260
3000
Il faut seulement quelques minutes pour l'installer
03:51
and for the signals to settle.
91
231260
2000
et pour que les signaux se règlent.
03:53
It's also wireless,
92
233260
2000
Il est également sans fil,
03:55
so it gives you the freedom to move around.
93
235260
3000
il permet donc de se déplacer.
03:58
And compared to the tens of thousands of dollars
94
238260
3000
Et par rapport aux dizaines de milliers de dollars
04:01
for a traditional EEG system,
95
241260
3000
pour un système d'EEG traditionnel
04:04
this headset only costs
96
244260
2000
celui-ci coûte seulement
04:06
a few hundred dollars.
97
246260
2000
quelques centaines de dollars.
04:08
Now on to the detection algorithms.
98
248260
3000
Parlons maintenant des algorithmes de détection.
04:11
So facial expressions --
99
251260
2000
Les expressions du visage
04:13
as I mentioned before in emotional experiences --
100
253260
2000
lors d'expérience émotionnelle, comme je l'ai déjà mentionné,
04:15
are actually designed to work out of the box
101
255260
2000
sont en fait conçues pour fonctionner immédiatement
04:17
with some sensitivity adjustments
102
257260
2000
avec quelques ajustements pour la sensibilité
04:19
available for personalization.
103
259260
3000
qui peuvent être personalisés.
04:22
But with the limited time we have available,
104
262260
2000
Étant donné le temps limité dont nous disposons,
04:24
I'd like to show you the cognitive suite,
105
264260
2000
j'aimerais vous montrer la suite cognitive,
04:26
which is the ability for you
106
266260
2000
qui vous permettra
04:28
to basically move virtual objects with your mind.
107
268260
3000
d'essentiellement bouger des objects virtuels avec votre esprit.
04:32
Now, Evan is new to this system,
108
272260
2000
Evan débute avec ce système
04:34
so what we have to do first
109
274260
2000
alors ce que l'on doit d'abord faire
04:36
is create a new profile for him.
110
276260
2000
c'est de lui créer un nouveau profil.
04:38
He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."
111
278260
3000
Il n,es tévidemment pas Joanne, alors nous allons "ajouter un utilisateur"
04:41
Evan. Okay.
112
281260
2000
Evan. OK.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitive suite
113
283260
3000
La première chose que l'on doit faire avec la suite cognitive
04:46
is to start with training
114
286260
2000
est de commencer par définir
04:48
a neutral signal.
115
288260
2000
ce qu'est un signal neutre.
04:50
With neutral, there's nothing in particular
116
290260
2000
Au neutre, il n'y a rien de particulier
04:52
that Evan needs to do.
117
292260
2000
qu'Evan doit faire.
04:54
He just hangs out. He's relaxed.
118
294260
2000
Il se contente d'être la et de relaxer.
04:56
And the idea is to establish a baseline
119
296260
2000
L'idée c'est détablir une mesure de référence
04:58
or normal state for his brain,
120
298260
2000
de l'état normal de son cerveau
05:00
because every brain is different.
121
300260
2000
parce que chaque cerveau est différent.
05:02
It takes eight seconds to do this,
122
302260
2000
Cela prends 8 secondes.
05:04
and now that that's done,
123
304260
2000
Maintenant que c'est fait,
05:06
we can choose a movement-based action.
124
306260
2000
on peut choisir une action à base de mouvement.
05:08
So Evan, choose something
125
308260
2000
Alors Evan, choisissez quelque chose
05:10
that you can visualize clearly in your mind.
126
310260
2000
que vous pouvez visualiser dans votre esprit de façon très claire.
05:12
Evan Grant: Let's do "pull."
127
312260
2000
Evan Grant: je prendrais "tirer".
05:14
Tan Le: Okay, so let's choose "pull."
128
314260
2000
Tan Le: D'accord, alors choisissons "tirer".
05:16
So the idea here now
129
316260
2000
Alors l'idée maintenant
05:18
is that Evan needs to
130
318260
2000
c'est qu'Evan doit
05:20
imagine the object coming forward
131
320260
2000
imaginer un object qui avance vers lui
05:22
into the screen,
132
322260
2000
à partir de l'écran
05:24
and there's a progress bar that will scroll across the screen
133
324260
3000
Et il y a une barre de progression sur l'écran
05:27
while he's doing that.
134
327260
2000
pendant qu'il le fait.
05:29
The first time, nothing will happen,
135
329260
2000
La première fois, il ne se passe rien,
05:31
because the system has no idea how he thinks about "pull."
136
331260
3000
parce que le système ne sait pas comment il pense l'action "tirer".
05:34
But maintain that thought
137
334260
2000
Il fait conserver cette idée
05:36
for the entire duration of the eight seconds.
138
336260
2000
pendant les 8 secondes entières.
05:38
So: one, two, three, go.
139
338260
3000
Alors: un, deux, trois, go.
05:49
Okay.
140
349260
2000
OK.
05:51
So once we accept this,
141
351260
2000
Maintenant que l'on a fait OK
05:53
the cube is live.
142
353260
2000
le cube est prêt à bouger.
05:55
So let's see if Evan
143
355260
2000
Alors voyons si Evan
05:57
can actually try and imagine pulling.
144
357260
3000
peut effectivement penser à l'action de "tirer".
06:00
Ah, good job!
145
360260
2000
Ah! Bravo!
06:02
(Applause)
146
362260
3000
(Applaudissements)
06:05
That's really amazing.
147
365260
2000
C'est vraiment fantastique.
06:07
(Applause)
148
367260
4000
(Applaudissements)
06:11
So we have a little bit of time available,
149
371260
2000
Il nous reste un peu de temps
06:13
so I'm going to ask Evan
150
373260
2000
alors je vais demander à Evan
06:15
to do a really difficult task.
151
375260
2000
d'accomplir une tâche très difficile.
06:17
And this one is difficult
152
377260
2000
Et celle-ci est difficile
06:19
because it's all about being able to visualize something
153
379260
3000
parce qu'il faut visualiser quelque chose
06:22
that doesn't exist in our physical world.
154
382260
2000
qui n'existe pas dans notre monde physique.
06:24
This is "disappear."
155
384260
2000
Il s'agit de faire "disparaître"
06:26
So what you want to do -- at least with movement-based actions,
156
386260
2000
Alors ce que l'on veut, du moins avec des actions basées sur les mouvements,
06:28
we do that all the time, so you can visualize it.
157
388260
3000
on le fait tout le temps, alors c'est facile à visualiser.
06:31
But with "disappear," there's really no analogies --
158
391260
2000
Mais "disparaître", on n'a pas d'analogie.
06:33
so Evan, what you want to do here
159
393260
2000
Donc Evan, ce que vous voulez faire ici
06:35
is to imagine the cube slowly fading out, okay.
160
395260
3000
c'est d'imaginer un cube qui s'efface doucement, ok?
06:38
Same sort of drill. So: one, two, three, go.
161
398260
3000
Même genre d'exercice. Alors, un, deux, trois, go.
06:50
Okay. Let's try that.
162
410260
3000
OK. On va essayer.
06:53
Oh, my goodness. He's just too good.
163
413260
3000
Oh mon dieu! Il est vraiment trop bon!
06:57
Let's try that again.
164
417260
2000
Essayons à nouveau.
07:04
EG: Losing concentration.
165
424260
2000
EG: Perte de concentration.
07:06
(Laughter)
166
426260
2000
(Rires)
07:08
TL: But we can see that it actually works,
167
428260
2000
TL: Mais nous pouvons voir que ça fonctionne vraiment,
07:10
even though you can only hold it
168
430260
2000
même si vous ne pouvez tenir
07:12
for a little bit of time.
169
432260
2000
que peu de temps.
07:14
As I said, it's a very difficult process
170
434260
3000
Comme je le disais, c'est un processus difficile
07:17
to imagine this.
171
437260
2000
d'imaginer cela.
07:19
And the great thing about it is that
172
439260
2000
Et ce qui est génial c'est que
07:21
we've only given the software one instance
173
441260
2000
nous avons seulement donné au logiciel un exemple
07:23
of how he thinks about "disappear."
174
443260
3000
de la façon dont il pense au concept "disparaître".
07:26
As there is a machine learning algorithm in this --
175
446260
3000
Puisqu'il y a un algorithme d'apprentissage automatique dans ce ...
07:29
(Applause)
176
449260
4000
(Applaudissements)
07:33
Thank you.
177
453260
2000
Merci.
07:35
Good job. Good job.
178
455260
3000
Bravo. Bravo.
07:38
(Applause)
179
458260
2000
(Applaudissements)
07:40
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful
180
460260
3000
Merci Evan, vous êtes un merveilleux, merveilleux
07:43
example of the technology.
181
463260
3000
exemple de cette technologie.
07:46
So, as you can see, before,
182
466260
2000
Comme vous avez pu le voir précedemment,
07:48
there is a leveling system built into this software
183
468260
3000
il y a un système de mise à niveau intégré dans ce logiciel
07:51
so that as Evan, or any user,
184
471260
2000
pour qu'Evan, ou n'importe quel autre utilisateur,
07:53
becomes more familiar with the system,
185
473260
2000
se familiarise avec le système,
07:55
they can continue to add more and more detections,
186
475260
3000
ils peuvent ajouter de plus en plus de détections,
07:58
so that the system begins to differentiate
187
478260
2000
pour que le système commence à distinguer
08:00
between different distinct thoughts.
188
480260
3000
des pensées distinctes qui sont différentes.
08:04
And once you've trained up the detections,
189
484260
2000
Et une fois que l'on a entrainé ces détections,
08:06
these thoughts can be assigned or mapped
190
486260
2000
ces pensées peuvent être cartographiées et transférées
08:08
to any computing platform,
191
488260
2000
à n'importe quelle plate-forme informatique,
08:10
application or device.
192
490260
2000
logiciel ou périphérique.
08:12
So I'd like to show you a few examples,
193
492260
2000
Alors j'aimerais vous montrez quelques exemples,
08:14
because there are many possible applications
194
494260
2000
parce qu'il y a beaucoup d'applications possibles
08:16
for this new interface.
195
496260
2000
pour cette nouvelle interface.
08:19
In games and virtual worlds, for example,
196
499260
2000
Dans les jeux et les mondes virtuels, par exemple,
08:21
your facial expressions
197
501260
2000
vos expressions faciales
08:23
can naturally and intuitively be used
198
503260
2000
peuvent naturellement et intuitivement être utilisées
08:25
to control an avatar or virtual character.
199
505260
3000
pour contrôler un avatar ou un pesonnage virtuel.
08:29
Obviously, you can experience the fantasy of magic
200
509260
2000
Vous pouvez évidemment expérimenter le monde fantastique de la magie
08:31
and control the world with your mind.
201
511260
3000
et contrôler le monde avec votre esprit.
08:36
And also, colors, lighting,
202
516260
3000
Et aussi les couleurs et l'éclairage,
08:39
sound and effects
203
519260
2000
les sons et les effets sonores,
08:41
can dynamically respond to your emotional state
204
521260
2000
peuvent répondre de façon dynamique à votre état émotionnel
08:43
to heighten the experience that you're having, in real time.
205
523260
3000
pour améliorer l'expérience que vous vivez, en temps réel.
08:47
And moving on to some applications
206
527260
2000
Passons maintenant à certaines applications
08:49
developed by developers and researchers around the world,
207
529260
3000
mises au point par des programmeurs et des chercheurs du monde entier,
08:52
with robots and simple machines, for example --
208
532260
3000
avec des robots et des machines simples, par exemple,
08:55
in this case, flying a toy helicopter
209
535260
2000
ici, le pilotage d'un hélicoptère jouet
08:57
simply by thinking "lift" with your mind.
210
537260
3000
simplement en pensant à "décoller" avec votre esprit
09:00
The technology can also be applied
211
540260
2000
La technologie peut aussi être appliquée
09:02
to real world applications --
212
542260
2000
dans le monde réel
09:04
in this example, a smart home.
213
544260
2000
dans cet exemple, une maison intelligente.
09:06
You know, from the user interface of the control system
214
546260
3000
De l'interface du système de contrôle
09:09
to opening curtains
215
549260
2000
à l'ouverture des rideaux
09:11
or closing curtains.
216
551260
3000
ou la fermeture des rideaux.
09:22
And of course, also to the lighting --
217
562260
3000
Et aussi évidemment à l'éclairage
09:25
turning them on
218
565260
3000
allumer
09:28
or off.
219
568260
2000
ou éteindre.
09:30
And finally,
220
570260
2000
Et enfin,
09:32
to real life-changing applications,
221
572260
2000
des applications qui changent vraiment la vie
09:34
such as being able to control an electric wheelchair.
222
574260
3000
comme de pouvoir contrôler une chaise roulante électrique.
09:37
In this example,
223
577260
2000
Dans cet exemple,
09:39
facial expressions are mapped to the movement commands.
224
579260
3000
les expressions faciales sont traduites en commandes de mouvement.
09:42
Man: Now blink right to go right.
225
582260
3000
Homme: Maintenant cligne l'oeil droit pour aller à droite
09:50
Now blink left to turn back left.
226
590260
3000
Maintenant cligne l'oeil gauche pour retourner à gauche.
10:02
Now smile to go straight.
227
602260
3000
Maintenant souris pour aller tout droit.
10:08
TL: We really -- Thank you.
228
608260
2000
TL: En fait nous ... merci.
10:10
(Applause)
229
610260
5000
(Applaudissements)
10:15
We are really only scratching the surface of what is possible today,
230
615260
3000
Ces exemples étaient une infime partie de tout ce qui serait possible.
10:18
and with the community's input,
231
618260
2000
Et avec la participation de la communauté
10:20
and also with the involvement of developers
232
620260
2000
et l'implication des développeurs
10:22
and researchers from around the world,
233
622260
3000
et chercheurs du monde entier
10:25
we hope that you can help us to shape
234
625260
2000
nous espérons que vous nous aiderez à décider
10:27
where the technology goes from here. Thank you so much.
235
627260
3000
dans quelle direction ira cette technologie. Merci beaucoup.
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